大數據背景下商業(yè)銀行信貸業(yè)務與風險管理創(chuàng)新

羅小東 楊文逸 陳靜 重慶銀行股份有限公司

信貸轉型是商業(yè)銀行經營轉型的重要組成部分。2020年，商業(yè)銀行信貸業(yè)務保持了穩(wěn)健發(fā)展態(tài)勢，但信貸轉型仍需加速推進。在明晰機遇與挑戰(zhàn)、形勢與策略的基礎上，探索新形勢下銀行信貸轉型工作的方向與路徑。

一、商業(yè)銀行信貸風險管理存在的問題

（一）風險評級模型缺創(chuàng)新

目前，多數商業(yè)銀行采用的風險評級體系仍然是傳統(tǒng)的內部和外部評級體系，其評級方法仍以內部數據為基礎，但隨著外部環(huán)境的變化，銀行可獲得的數據和信息變得越來越廣泛。商業(yè)銀行應充分利用這些數據和信息，進一步提高信用評級的準確性和實用性。

（二）信貸體系有待完善

商業(yè)銀行信貸系統(tǒng)在信貸風險管理方面起著至關重要的作用：是黑客攻擊的首要目標系統(tǒng)。目前，商業(yè)銀行信用體系還不完善是一個很普遍的問題。許多商業(yè)銀行對信貸系統(tǒng)和信貸風險監(jiān)控系統(tǒng)缺乏全面的了解，存在不少的缺陷。人工智能、生物識別等新技術在信貸系統(tǒng)的使用還需要進一步的提高。

二、商業(yè)銀行運用大數據資源加強信貸業(yè)務風險管理的創(chuàng)新方法

（一）構建大數據智能風險評估體系，實現信貸業(yè)務的秒批秒貸

基于大數據人工智能技術建設統(tǒng)一的智能風控體系，包括統(tǒng)一的行內外數據接入、基于大數據一體化的數據處理機制、提供實時的同步數據服務、加強系統(tǒng)內外的數據治理及管控等。運用一系列的技術手段，實現全方位的數據應用及管控體系，在行內外海量數據的基礎上，通過專業(yè)的大數據分析和挖掘等數據處理手段，為信貸業(yè)務提供實時授信、實時風控、實時查詢等高并發(fā)低延遲（秒級）的數據服務。建設智能化決策引擎體系，通過定制化的模型和規(guī)則實現反欺詐、評分、定額定價等風控功能，構建完整的線上風控體系支撐。

信貸業(yè)務系統(tǒng)能夠緊跟大數據發(fā)展趨勢，運用大數據前沿的分布式技術，包括分布式存儲HDFS的使用，流處理技術Flink或storm的開發(fā)，分布式關系型數據庫的使用，Redis緩存數據庫的低延時數據處理等。通過多種新技術的組合使用，實現在高并發(fā)性的情況下的高性能數據處理，從而滿足秒級放貸的信貸業(yè)務需求。

信貸業(yè)務系統(tǒng)在流程上實現智能化風控、自動化審批，能夠實現在線業(yè)務的秒批秒貸，滿足當前信貸發(fā)展的需求。

（二）提升信貸人員個人信貸風險管理能力，降低人員操作風險

在系統(tǒng)自動授信后，也需要加強信貸人員的二次審核機制，一定程度上避免系統(tǒng)缺陷所帶來的風險。信貸審核人員在業(yè)務辦理過程中，需要加強信貸審核人員的專業(yè)能力，避免因為個人專業(yè)問題和法律知識不夠造成一定的風險，在進行貸款人貸款審核過程中，應該對影響個人償還能力的因素全面考慮，個人收入、家庭情況都要考慮。要熟悉業(yè)務流程，包括工作中涉及的信貸法律知識，銀行規(guī)定的相關貸款審核辦法，貸后跟蹤等。能夠構建貸后管理系統(tǒng)，實現大數據智能預警功能，系統(tǒng)自動提示風險點，加強信貸人員的跟蹤能力和處置及時性。

（三）深入全面地分析財務報表，實現差異化定額定價

財務報表作為一個企業(yè)未來經營狀況的重要判斷指標，是信貸人員開展信貸工作的重要依據。因此，為有效的提高信貸質量，規(guī)避銀行風險，信貸人員要對企業(yè)提供的各項材料進行嚴格的審查和分析。尤其是加強對現金流量表分析的重視度。現金流作為企業(yè)近段時間的資金流向的反映，財務人員很難在這方面進行造假。所以就在一定程度上提高了財務數據的準確性，有效的提高了信貸人員的財務分析質量，獲取更加準確、有效的財務信息。在系統(tǒng)層面，針對財務報表數據，構建財務評估指標，實現大數據評分卡，構建基于財務指標的授信和風控體系，實現差異化定額定價機制。財務報表優(yōu)良的企業(yè)，不良概率降低的企業(yè)及個人給予較高的額度的降低的利率，反之則給予較低的額度和較高的利率，甚至拒絕貸款的請求。該方案旨在通過大數據智能化的手段實現信貸風險的轉移，降低不良貸款帶來的經濟損失。

三、結束語

伴隨著互聯(lián)網和信息技術的不斷發(fā)展，銀行的信貸業(yè)務也發(fā)生了重大變革。在此狀況下，就需要相應的工作人員不斷學習新知識，豐富自身的知識體系，提高自身的核心競爭力，從而有效提高信貸審核的準確性，提升財務分析質量。需要運用前沿的大數據等人工智能技術，引入反欺詐技術，結合行內外數據構建全面信貸風控體系，實現信貸業(yè)務的風險控制，降低信貸不良率，提升銀行的盈利水平。